データサイエンス-講座詳細

観測・計測技術の進歩やインターネットの発展によって、膨大なデータが入手できるようになった。データサイエンスは、これらのデータを処理・分析し、データから有用な情報を取り出す方法を扱う分野である。
本講座では、データサイエンスの応用事例を紹介するとともに、基礎となる統計的方法、データから学ぶ機械学習の基礎と応用について解説し、データ活用による科学の深化と産業の革新について考察する。

第1回

2月17日(月)

13:30-15:00

きわみ

データサイエンスの基礎
担当講師:松元亮治(千葉大学大学院理学研究院 教授)
データサイエンスが扱う分野と応用事例を紹介します。

第2回

2月17日(月)

15:10-16:40

きわみ

天文学とデータサイエンス
担当講師:松元亮治(千葉大学大学院理学研究院 教授)
望遠鏡や天文衛星による観測から得られたデータを解析して新天体を発見したり、天体現象を解明したりする研究について紹介します。
特に、今年度最大の科学的成果であるブラックホールシャドーの画像がどのような解析によって得られたかを解説します。

第3回

2月18日(火)

13:30-15:00

きわみ

統計的推定①
担当講師:内藤貫太(千葉大学大学院理学研究院 教授)
統計的推定の基本的考え方について学びます。推定方法の性能は、データの数が増加していくという状況で理論的に調べることができます。
数値実験を通してこのことを視覚的に理解してみます。

第4回

2月18日(火)

15:10-16:40

きわみ

統計的推定②
担当講師:内藤貫太(千葉大学大学院理学研究院 教授)
統計的検定の基本的考え方を学びます。データに基づき主張・仮説を棄却するか、棄却できないかを判断します。
その判断は常に間違う可能性を孕んでおり、間違う確率を評価することで、良い判断(検定)が作られていることを学びます。

第5回

2月19日(水)

13:30-15:00

きわみ

機械学習①
担当講師:川本一彦(千葉大学大学院工学研究院 教授)
機械学習の基本的な問題や方法について解説します。

第6回

2月19日(水)

15:10-16:40

きわみ

機械学習②
担当講師:川本一彦(千葉大学大学院工学研究院 教授)
機械学習の応用例やディープラーニングはどういったものかについて解説します。

第7回

2月21日(金)

13:30-15:00

理学部4号館2階のマルチメディア講義室2

リモートセンシングデータを使った天気予報研究の最前線
担当講師:小槻峻司(千葉大学環境リモートセンシング研究センター 准教授)
スーパーコンピュータや、地球観測衛星に代表される様々なリモートセンシングデータを使って計算されて いる、天気予報の仕組みを解説します。
そして、平成30年7月豪雨を例に、天気予報の最先端研究を紹介します。

第8回

2月21日(金)

15:10-16:40

理学部4号館2階のマルチメディア講義室2

データサイエンスの未来
担当講師:松元亮治(千葉大学大学院理学研究院 教授)
データサイエンスの今後の展望について講義します。特に現実世界のデータに加えてシミュレートされた仮想世界のデータを用いて学習する計算機の未来を考察します。

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